L’archivage des données est le processus systématique de stockage et de préservation sécurisé des données électroniques, notamment des documents, des images, des vidéos et d’autres contenus numériques, pour une conservation à long terme et une récupération facile. Cette pratique essentielle implique le transfert de données depuis des systèmes de stockage actifs, où elles sont fréquemment consultées et utilisées, vers des systèmes de stockage secondaires spécialement conçus pour une conservation étendue et un accès peu fréquent. Mais pourquoi les entreprises en ont-elles besoin exactement ?
Alors qu’il y a une dizaine d’années nous parlions d’un avenir piloté par les données, nous posons peut-être aujourd’hui les bases de cet avenir. Presque tout le monde, dans ou autour du monde de l’entreprise, est désormais conscient de l’importance d’une utilisation correcte des données.
Les applications de réseaux sociaux ont pu personnaliser leurs publicités, les chatbots ont pu répondre à des questions complexes et les sites de commerce électronique ont pu personnaliser leurs recommandations de produits grâce aux données qu’ils collectent auprès des utilisateurs.
Mais ces données doivent parfois être archivées. Donc; Pourquoi, comment et quand archivez-vous les données ? Expliquons-nous.
Qu’est-ce que l’archivage des données ?
L’archivage des données fait référence au processus de stockage et de préservation de données électroniques, telles que des documents, des images, des vidéos et d’autres contenus numériques, pour une conservation et une récupération à long terme. Cela implique le transfert de données depuis des systèmes de stockage actifs, où elles sont régulièrement consultées et utilisées, vers des systèmes de stockage secondaires spécialement conçus pour le stockage à long terme et les accès peu fréquents.
L’objectif de l’archivage des données est de garantir que les informations importantes ne sont pas perdues ou corrompues au fil du temps et de réduire le coût et la complexité de la gestion de grandes quantités de données sur les systèmes de stockage principaux.
Le processus d’archivage des données implique plusieurs étapes clés pour garantir que les informations importantes sont correctement stockées et préservées pour une récupération à long terme. Premièrement la les données doivent être identifiées et évaluées en fonction de son importance, de sa pertinence, de son format et de sa taille. Une fois identifiées, les données sont classés en catégories pour garantir qu’il est stocké de manière à faciliter sa récupération et sa gestion.
Après classification, les données sont transféré vers un système de stockage secondaire, comme une bibliothèque de bandes, un disque optique ou un service de stockage cloud. Ce système offre un stockage à long terme à un coût inférieur à celui des systèmes de stockage primaires. Pour garantir que les données peuvent être facilement trouvées et récupérées, un index est créé qui inclut des métadonnées sur chaque fichier, telles que son nom, son emplacement et son contenu.
Sauvegardes régulières des données archivées sont faites pour protéger contre la perte ou la corruption. Le système d’archives est surveillé régulièrement pour garantir son bon fonctionnement et la réussite de la récupération et de la restauration des données. Des politiques de conservation des données sont mises en place pour déterminer la durée pendant laquelle les données seront conservées dans l’archive avant d’être supprimées ou migrées vers un autre niveau de stockage.
Lorsque des données sont à nouveau nécessaires, elles peuvent être récupéré de l’archive à l’aide de l’index. Il faudra peut-être le convertir ou le migrer vers un format différent pour le rendre compatible avec la technologie actuelle. Enfin, les données sont jeté quand on n’en a plus besoinsoit en le supprimant, soit en le transférant vers un autre niveau de stockage.
Pourquoi archiver les données ?
Il existe plusieurs raisons pour lesquelles l’archivage des données est important pour votre usage personnel et votre entreprise. Premièrement, cela aide les organisations réduire leurs coûts globaux de stockage. En déplaçant les données rarement consultées vers des supports de stockage moins chers, tels que des bibliothèques de bandes ou des services de stockage cloud, les organisations peuvent libérer de l’espace sur les systèmes de stockage principaux et réduire leurs dépenses de stockage.
Deuxièmement, l’archivage des données aide les organisations respecter les exigences réglementaires. De nombreuses réglementations, telles que HIPAA, SOXet RGPD, obligent les organisations à conserver certains types de données pendant des périodes de temps spécifiques. L’archivage des données aide les organisations à répondre à ces exigences tout en minimisant l’impact sur les systèmes de stockage principaux.
Archivage des données également aide à protéger contre la perte de données due à des pannes matérielles, une corruption de logiciel ou une erreur de l’utilisateur. En créant des sauvegardes des données archivées, les organisations peuvent garantir que leurs données sont en sécurité et récupérables en cas de sinistre ou de violation de données.
Les bases de données sont les héros méconnus de l’IA
De plus, l’archivage des données améliore les performances des applications et des bases de données. En supprimant les données rarement consultées des systèmes de stockage principaux, les organisations peuvent améliorer les performances de leurs applications et bases de données, ce qui peut conduire à une productivité et une efficacité accrues.
Enfin, l’archivage des données permet aux organisations de conserver les dossiers et documents historiques pour référence future. Ceci est particulièrement important pour les secteurs tels que la santé, la finance et le gouvernement, où les données doivent être conservées pendant de longues périodes pour des raisons juridiques ou de conformité.
Comment l’IA peut-elle aider à l’archivage des données ?
L’intelligence artificielle (IA) peut être utilisée pour automatiser et optimiser le processus d’archivage des données. Il existe plusieurs façons d’utiliser l’IA pour l’archivage des données.
Classification intelligente des données
La classification intelligente des données est un processus dans lequel des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) sont utilisés pour catégoriser et classer automatiquement les données en fonction de leur contenu, de leur pertinence et de leur importance ; préparer les données pour l’archivage. Ce processus peut aider les organisations à identifier quelles données doivent être archivées et comment elles doivent être classées, facilitant ainsi la recherche, la récupération et la gestion des données.
Il existe plusieurs techniques utilisées dans la classification intelligente des données, notamment :
- Apprentissage automatique: Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être entraînés sur de grands ensembles de données pour reconnaître des modèles et des catégories au sein des données. Les algorithmes peuvent ensuite utiliser ces connaissances pour classer les nouvelles données invisibles dans des catégories prédéfinies.
- Traitement du langage naturel (NLP): La PNL est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui se concentre sur l’interaction entre les ordinateurs et le langage humain. La PNL peut être utilisée pour analyser les données textuelles et extraire les informations pertinentestels que des mots-clés, des sentiments et des sujets
- Reconnaissance d’images: Les algorithmes de reconnaissance d’images peuvent être utilisés pour classer les images et autres données visuelles en fonction de leur contenu. Par exemple, un algorithme de reconnaissance d’images pourrait être entraîné à reconnaître différents types de documents, tels que des reçus, des factures ou des contrats.
- Modélisation prédictive: Les algorithmes de modélisation prédictive peuvent être utilisés pour prédire la probabilité qu’une donnée soit pertinente ou importante dans le futur. Cela peut aider les organisations à identifier quelles données doivent être archivées et à prioriser leur stockage.
- Approches hybrides: De nombreuses organisations utilisent une combinaison de ces techniques pour créer une approche hybride de la classification des données. Par exemple, une organisation peut utiliser l’apprentissage automatique pour identifier de grandes catégories de données, puis utiliser la PNL pour extraire des informations plus spécifiques au sein de ces catégories.
En bref, la classification intelligente des données peut aider les organisations à optimiser leurs stratégies de stockage et de gestion des données en identifiant quelles données sont les plus importantes et doivent être conservées à long terme.
Découverte de données
La découverte de données aide les entreprises en identifiant et en localisant les données qui ne sont pas facilement consultables ou accessibles, souvent appelées «données sombres« . Ce type de données peut être dispersé sur différents systèmes, stocké dans des formats obscurs ou enfoui profondément dans de grands ensembles de données. Les outils basés sur l’IA peuvent aider les organisations à découvrir et à identifier les données sombres, facilitant ainsi leur archivage et leur gestion.
Les algorithmes d’IA peuvent détecter et identifier automatiquement les sources de données au sein des systèmes d’une organisation, notamment les fichiers, les e-mails, les bases de données et autres référentiels de données. En outre, les outils de profilage des données peuvent analyser des échantillons de données provenant de diverses sources et créer des descriptions détaillées des données, notamment leur format, leur structure et leur contenu. Ces informations aident les organisations à comprendre de quelles données elles disposent, où elles se trouvent et comment elles peuvent être utilisées.
Compression des données
La compression des données réduit la taille d’un ensemble de données en supprimant les informations redondantes ou inutiles, ce qui permet d’économiser de l’espace de stockage et d’améliorer les temps de transfert de données, rendant ainsi l’archivage des données rentable. Les méthodes traditionnelles de compression de données s’appuient souvent sur des algorithmes basés sur des règles qui identifient et suppriment les doublons ou les redondances évidentes. Cependant, ces méthodes peuvent être limitées dans leur efficacité, en particulier lorsqu’il s’agit de grands ensembles de données.
La compression des données basée sur l’IA, quant à elle, utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier des modèles et des relations plus nuancés au sein des données, permettant ainsi des taux de compression plus efficaces. Ces algorithmes peuvent apprendre des données elles-mêmes, s’adapter et s’améliorer au fil du temps à mesure qu’ils analysent davantage de données.
Indexation des données
L’indexation des données est une autre étape importante de l’archivage des données. Il s’agit du processus de création d’une base de données ou d’un catalogue de données archivées, permettant aux utilisateurs de rechercher et de récupérer rapidement des fichiers ou des informations spécifiques. Les méthodes traditionnelles d’indexation des données reposent souvent sur un balisage manuel ou des recherches de base par mots clés, ce qui peut prendre du temps et être sujet aux erreurs.
L’indexation des données basée sur l’IA utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser méticuleusement le contenu des données archivées, générant ainsi des index complets pour une recherche et une récupération efficaces. Ces algorithmes avancés excellent dans la reconnaissance de modèles, l’établissement de relations et la découverte d’informations précieuses cachées dans les données. Par conséquent, cette technologie simplifie considérablement le processus de localisation de fichiers ou d’informations spécifiques, permettant ainsi de gagner du temps dans la recherche des informations pertinentes après l’archivage des données.
Regroupement
Le clustering est une technique utilisée dans l’apprentissage automatique et l’exploration de données pour regrouper des points de données similaires en fonction de leurs caractéristiques. Les algorithmes de clustering basés sur l’IA peuvent analyser de grands ensembles de données et identifier des modèles et des relations au sein des données qui peuvent indiquer des données sombres.
Les algorithmes de clustering fonctionnent en attribuant des points de données aux clusters en fonction de leur similarité. L’algorithme attribue de manière itérative chaque point de données au cluster avec lequel il est le plus similaire jusqu’à ce que tous les points de données aient été attribués à un cluster. Le nombre de clusters est déterminé par l’utilisateur et l’algorithme ajustera automatiquement la taille et la forme des clusters en fonction des données.
Détection d’une anomalie
La détection des anomalies est un processus crucial visant à identifier les points de données qui s’écartent des plages de valeurs anticipées ou typiques. Cette technique exploite la puissance des algorithmes d’IA pour détecter des modèles non conventionnels ou aberrants au sein des ensembles de données, signifiant la présence d’informations cachées potentielles qui nécessitent un examen plus approfondi.
Le mécanisme de base des algorithmes de détection d’anomalies implique une analyse complète de la distribution des données, avec pour objectif principal d’identifier les points de données qui s’écartent de cette distribution. Ces algorithmes se répartissent en deux catégories principales : supervisés et non supervisés. Le choix entre elles dépend de la nature spécifique des anomalies examinées.
- Détection d’anomalies supervisée: Cette approche s’appuie sur des données étiquetées pour former un modèle de reconnaissance d’anomalies. En exploitant les anomalies connues dans les données d’entraînement, les algorithmes supervisés développent la capacité de discerner efficacement les irrégularités.
- Détection d’anomalies non supervisée: En revanche, les algorithmes non supervisés utilisent des méthodologies statistiques pour découvrir des anomalies sans avoir besoin de connaissances préalables ou de données étiquetées. Cette polyvalence les rend particulièrement utiles pour les scénarios dans lesquels les anomalies sont imprévisibles ou rares.
Quels sont les meilleurs outils d’archivage de données de 2023 ?
Maintenant que nous avons souligné l’importance de l’archivage des données, il est temps de parler des outils commerciaux qui proposent ce service. Comme vous le savez, de nombreuses grandes entreprises technologiques proposent de tels services. Alors, lequel devrait être votre meilleur choix pour l’archivage de données ? Jetons un coup d’oeil ensemble.
- Coffre-fort Bloomberg
- Archivage en ligne Microsoft Exchange
- Google Vault
- Archives de points de preuve
Coffre-fort Bloomberg
Bloomberg Vault est une plateforme complète conçue pour aider les organisations mondiales de services financiers à respecter leurs obligations réglementaires et leurs normes commerciales. Fournie par Bloomberg Professional Services, cette solution intégrée de conformité et de surveillance simplifie l’archivage, la collecte et l’agrégation des données.
L’une des principales caractéristiques de Bloomberg Vault est sa capacité à collecter et à regrouper les sources primaires de données provenant de Bloomberg et de données d’entreprise requises à des fins de conformité réglementaire et de surveillance. Cela inclut les données nécessaires aux programmes de supervision et de surveillance au sein du secteur financier.
Bloomberg Vault propose également une surveillance de la conformité en temps réel. Cela permet aux organisations de suivre et de gérer efficacement leur conformité aux exigences réglementaires. La plateforme offre aux utilisateurs la possibilité de récupérer les données stockées en toute sécurité, garantissant ainsi l’accessibilité pour les besoins d’audit et de reporting réglementaire.
Archivage en ligne Microsoft Exchange
Microsoft Exchange Online Archiving est une solution d’archivage d’entreprise basée sur le cloud fournie par Microsoft 365. Elle est conçue pour répondre à divers besoins d’archivage de données des organisations. La solution est utilisée pour relever les défis d’archivage de données, de conformité, de réglementation et de découverte électronique associés à la gestion des e-mails au sein des organisations.
Exchange Online Archiving offre plusieurs fonctionnalités qui en font une option intéressante pour les organisations cherchant à améliorer leurs stratégies de gestion des e-mails. L’un de ses principaux avantages réside dans sa nature basée sur le cloud, ce qui le rend accessible et fiable. De plus, la solution offre des fonctionnalités de gestion des quotas de boîtes aux lettres, qui contribuent à atténuer les problèmes de taille des boîtes aux lettres en déplaçant automatiquement les éléments de la boîte aux lettres vers des archives personnelles ou basées sur le cloud lorsqu’ils approchent de leur quota alloué.
Un autre avantage de l’archivage Exchange Online est sa capacité à configurer les stratégies et paramètres d’archivage. Cela permet aux organisations d’adapter la solution à leurs besoins spécifiques. Par exemple, les organisations peuvent configurer des politiques d’archivage qui déterminent comment et quand les éléments de boîte aux lettres sont archivés. Ce niveau de contrôle garantit que les organisations peuvent se conformer aux exigences réglementaires et aux politiques internes concernant la conservation et la sécurité des données.
Google Vault
Google Vault est un puissant outil de gouvernance de l’information et d’eDiscovery conçu spécifiquement pour Google Workspace. À la base, Google Vault aide les organisations à gérer les données au sein de Google Workspace en fournissant des fonctionnalités telles que l’archivage des données, les conservations légales, la recherche et l’exportation de données utilisateur à partir d’applications Google Workspace telles que Gmail et Google Drive.
L’un des principaux objectifs de Google Vault est de préserver les données utilisateur d’applications Google Workspace spécifiques en les plaçant en conservation légale. Cela garantit que les données importantes ne sont pas supprimées prématurément et peuvent être récupérées en cas de besoin. En plus de la préservation des données, Google Vault facilite également l’eDiscovery en permettant aux utilisateurs de rechercher des informations spécifiques dans les applications Google Workspace. Cette fonctionnalité est particulièrement utile à des fins juridiques et de conformité.
Un autre avantage important de Google Vault est son intégration API. L’outil propose une API qui permet aux organisations de l’intégrer à leurs systèmes et d’automatiser les processus de découverte électronique, notamment la gestion des questions juridiques, la mise en attente et l’archivage des données. Cela rationalise le processus de gestion des données et le rend plus efficace pour les organisations.
Archives de points de preuve
Proofpoint Archive est une solution d’archivage basée sur le cloud qui vise à simplifier la découverte juridique, la conformité réglementaire et l’archivage des données pour les organisations. Cette solution offre un stockage sécurisé et un accès facile aux données archivées, permettant aux organisations de gérer plus facilement leurs données et de répondre plus facilement aux demandes légales et réglementaires.
L’un des principaux avantages de Proofpoint Archive est sa capacité à simplifier la découverte juridique. Lorsque les organisations ont besoin de récupérer des données à des fins juridiques, Proofpoint Archive leur permet de rechercher et de récupérer rapidement et efficacement des données archivées. Cela permet d’économiser du temps et des ressources par rapport aux méthodes traditionnelles de récupération de données, qui peuvent être manuelles et chronophages.
En plus de la découverte juridique, Proofpoint Archive aide également les organisations à rester en conformité avec les exigences réglementaires. La solution archive les données en toute sécurité et fournit des outils de surveillance de la conformité, garantissant ainsi que les organisations respectent les normes nécessaires en matière de conservation et de sécurité des données.
Un autre avantage de Proofpoint Archive est sa capacité à tirer parti de l’intelligence du cloud pour obtenir des informations sur les données archivées. Grâce à cette solution d’archivage de nouvelle génération, les organisations peuvent obtenir des informations plus approfondies sur leurs données, ce qui leur permet de prendre des décisions plus précises et d’améliorer leurs stratégies globales de gestion des données.
L’archivage des données constitue une pratique cruciale à l’ère moderne des modèles commerciaux basés sur les données. Il englobe la préservation systématique des données électroniques, garantissant leur conservation et leur accessibilité à long terme tout en répondant aux divers besoins des entreprises.
Crédit image en vedette: DCStudio/Gratuit.
